Tratamiento de Bases y analisis exploratorio inicial, Analisis de Seguros

Angela Chamorro

Vladimir Martin

Analitica 3

UdeA 2023-2

Preliminares¶

Antes de ejecutar, subir al entorno las 7 bases de datos suministradas

Paquetes y funciones¶

Paquetes pre-procesamiento¶

In [17]:
!pip install ydata_profiling

Requirement already satisfied: ydata_profiling in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (4.6.1)
Requirement already satisfied: scipy<1.12,>=1.4.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata_profiling) (1.11.3)
Requirement already satisfied: pandas!=1.4.0,<2.1,>1.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata_profiling) (1.5.3)
Requirement already satisfied: matplotlib<=3.7.3,>=3.2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata_profiling) (3.7.1)
Requirement already satisfied: pydantic>=2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata_profiling) (2.5.1)
Requirement already satisfied: PyYAML<6.1,>=5.0.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata_profiling) (6.0.1)
Requirement already satisfied: jinja2<3.2,>=2.11.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata_profiling) (3.1.2)
Requirement already satisfied: visions[type_image_path]==0.7.5 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata_profiling) (0.7.5)
Requirement already satisfied: numpy<1.26,>=1.16.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata_profiling) (1.23.5)
Requirement already satisfied: htmlmin==0.1.12 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata_profiling) (0.1.12)
Requirement already satisfied: phik<0.13,>=0.11.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata_profiling) (0.12.3)
Requirement already satisfied: requests<3,>=2.24.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata_profiling) (2.31.0)
Requirement already satisfied: tqdm<5,>=4.48.2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata_profiling) (4.66.1)
Requirement already satisfied: seaborn<0.13,>=0.10.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata_profiling) (0.12.2)
Requirement already satisfied: multimethod<2,>=1.4 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata_profiling) (1.10)
Requirement already satisfied: statsmodels<1,>=0.13.2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata_profiling) (0.14.0)
Requirement already satisfied: typeguard<5,>=4.1.2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata_profiling) (4.1.5)
Requirement already satisfied: imagehash==4.3.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata_profiling) (4.3.1)
Requirement already satisfied: wordcloud>=1.9.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata_profiling) (1.9.2)
Requirement already satisfied: dacite>=1.8 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata_profiling) (1.8.1)
Requirement already satisfied: numba<0.59.0,>=0.56.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata_profiling) (0.58.1)
Requirement already satisfied: PyWavelets in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from imagehash==4.3.1->ydata_profiling) (1.4.1)
Requirement already satisfied: pillow in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from imagehash==4.3.1->ydata_profiling) (9.4.0)
Requirement already satisfied: attrs>=19.3.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from visions[type_image_path]==0.7.5->ydata_profiling) (23.1.0)
Requirement already satisfied: networkx>=2.4 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from visions[type_image_path]==0.7.5->ydata_profiling) (3.2.1)
Requirement already satisfied: tangled-up-in-unicode>=0.0.4 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from visions[type_image_path]==0.7.5->ydata_profiling) (0.2.0)
Requirement already satisfied: MarkupSafe>=2.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from jinja2<3.2,>=2.11.1->ydata_profiling) (2.1.3)
Requirement already satisfied: contourpy>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib<=3.7.3,>=3.2->ydata_profiling) (1.2.0)
Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib<=3.7.3,>=3.2->ydata_profiling) (0.12.1)
Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib<=3.7.3,>=3.2->ydata_profiling) (4.44.3)
Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib<=3.7.3,>=3.2->ydata_profiling) (1.4.5)
Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib<=3.7.3,>=3.2->ydata_profiling) (23.2)
Requirement already satisfied: pyparsing>=2.3.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib<=3.7.3,>=3.2->ydata_profiling) (3.1.1)
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib<=3.7.3,>=3.2->ydata_profiling) (2.8.2)
Requirement already satisfied: llvmlite<0.42,>=0.41.0dev0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from numba<0.59.0,>=0.56.0->ydata_profiling) (0.41.1)
Requirement already satisfied: pytz>=2020.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from pandas!=1.4.0,<2.1,>1.1->ydata_profiling) (2023.3.post1)
Requirement already satisfied: joblib>=0.14.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from phik<0.13,>=0.11.1->ydata_profiling) (1.3.2)
Requirement already satisfied: annotated-types>=0.4.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from pydantic>=2->ydata_profiling) (0.6.0)
Requirement already satisfied: pydantic-core==2.14.3 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from pydantic>=2->ydata_profiling) (2.14.3)
Requirement already satisfied: typing-extensions>=4.6.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from pydantic>=2->ydata_profiling) (4.7.1)
Requirement already satisfied: charset-normalizer<4,>=2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from requests<3,>=2.24.0->ydata_profiling) (3.3.2)
Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from requests<3,>=2.24.0->ydata_profiling) (3.4)
Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from requests<3,>=2.24.0->ydata_profiling) (2.0.7)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from requests<3,>=2.24.0->ydata_profiling) (2023.7.22)
Requirement already satisfied: patsy>=0.5.2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from statsmodels<1,>=0.13.2->ydata_profiling) (0.5.3)
Requirement already satisfied: six in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from patsy>=0.5.2->statsmodels<1,>=0.13.2->ydata_profiling) (1.16.0)
In [18]:
!pip install typing_extensions==4.7.1 --upgrade

Requirement already satisfied: typing_extensions==4.7.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (4.7.1)
In [19]:
from ydata_profiling  import ProfileReport
In [20]:
#IMPORTAR PAQUETES
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
In [21]:
#funcion para convertir fecha excel a date_time
#to_datetime tiene una base en 01-01-1970(que equivale a 25569), entonces al restar, sacamos los dias desde 1970 a la fecha respectiva
#despues lo multiplicamos por el numero de segundos por dia (86400) y esto se lo damos a to_datetime especificando que esta en segundos

def exceldate(n):
    seconds = (n - 25569) * 86400.0
    return pd.to_datetime(seconds,unit="s")
In [22]:
def reemplazar_numerico(valor):
    return 'Si' if pd.notna(valor) and isinstance(valor, (int, float)) else "No"

Cargar las Bases de Datos¶

In [23]:
#base de datos de Utilizaciones medicas
df_utl = pd.read_csv("BD_UtilizacionesMedicas.csv", sep=";")
#base de datos de datos Socio Demograficas
df_scd = pd.read_csv("BD_SocioDemograficas.csv", sep=";")
#base de datos asegurados expuestos
df_aseg = pd.read_csv("BD_Asegurados_Expuestos.csv", sep=";")
#base de datos diccionario Diagnostico
df_diag = pd.read_csv("/content/BD_Diagnostico.csv", sep=";")
#base de datos diccionario genero
df_gen = pd.read_csv("/content/BD_Genero.csv", sep=";")
#base de datos diccionario regional
df_reg = pd.read_csv("/content/BD_Regional.csv", sep=";")
#base de datos diccionario reclamaciones
df_recl = pd.read_csv("/content/BD_Reclamaciones.csv", sep=";")

<ipython-input-23-aa08c0254274>:4: DtypeWarning: Columns (3) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.
  df_scd = pd.read_csv("BD_SocioDemograficas.csv", sep=";")

Tratamiento y Analisis¶

Base Socio Demograficas¶

In [24]:
#visualizamos la bd Socio Demograficas
df_scd.head(3)
Out[24]:
Afiliado_Id Sexo_Cd FechaNacimiento Regional CANCER EPOC DIABETES HIPERTENSION ENF_CARDIOVASCULAR
0 738288 2 28072 40 0 0 0 0 0
1 738294 2 23392 50 0 0 0 0 0
2 738303 1 27177 10 0 0 0 0 0
In [25]:
print("Esta base tiene",df_scd.shape[0],"Registros", "que corresponden a",df_scd['Afiliado_Id'].nunique(), "afiliados. ")
#la base deberia tener todos los valores unicos,pero existen 13 registros repetidos de afiliados.

Esta base tiene 225776 Registros que corresponden a 225763 afiliados.
In [26]:
#ver registros repetidos
df_scd[df_scd.duplicated(subset="Afiliado_Id",keep=False)].head(4)
Out[26]:
Afiliado_Id Sexo_Cd FechaNacimiento Regional CANCER EPOC DIABETES HIPERTENSION ENF_CARDIOVASCULAR
142499 31730923 1 41671 10 0 0 0 0 0
142500 31730923 1 41671 40 0 0 0 0 0
157276 36189021 2 41427 30 0 0 0 0 0
157277 36189021 2 41427 40 0 0 0 0 0

-Nos damos cuenta que se repite el registro por cliente porque se hace el ingreso de otra afiliacion en otra regional.

In [27]:
#se decide dejar para cada afiliado con registro duplicado, la ultima regional asignada segun el orden en la base de datos.
elim=df_scd[df_scd.duplicated(subset="Afiliado_Id",keep="first")]
df_scd=df_scd.drop(elim.index.tolist())
print("Se deja unicamente el ultimo registro por afiliado, se obtiene entonces que: ")
print("Esta base tiene",df_scd.shape[0],"Registros", "que corresponden a",df_scd['Afiliado_Id'].nunique(), "afiliados")

Se deja unicamente el ultimo registro por afiliado, se obtiene entonces que: 
Esta base tiene 225763 Registros que corresponden a 225763 afiliados

Base Utilizaciones Medicas¶

In [28]:
#visualizamo la bd de  Utilizaciones medicas
df_utl.head(3)
Out[28]:
Fecha_Reclamacion Afiliado_Id Reclamacion_Cd Diagnostico_Codigo Numero_Utilizaciones Valor_Utilizaciones
0 43766 2668445 R10 9 1 46500
1 43738 4370072 R15 9 2 42408
2 43766 7567894 R14 N649 1 139376
In [29]:
print("Esta base tiene",df_utl.shape[0],"Registros", "que corresponden a",df_utl['Afiliado_Id'].nunique(), "afiliados")

Esta base tiene 800232 Registros que corresponden a 161748 afiliados

Base Asegurados Expuestos¶

In [30]:
#visualizamos la bd asegurados expuestos
df_aseg
Out[30]:
Asegurado_Id Poliza_Id FECHA_INICIO FECHA_CANCELACION FECHA_FIN
0 1213170 113307876 43709 NaN 43814
1 22248110 195410143 43709 43830.0 43830
2 7212095 192799506 43709 43830.0 43830
3 23743715 145500123 43709 43830.0 43830
4 57822199 175415440 43709 43830.0 43830
... ... ... ... ... ...
231515 1475469 129009780 43709 NaN 43830
231516 5867040 122473992 43709 NaN 43830
231517 17992105 160393703 43709 NaN 43830
231518 48708455 156289019 43709 NaN 43830
231519 30913881 201345473 43709 43830.0 43830

231520 rows × 5 columns

In [31]:
#vemos que algunos usuarios cancelan la poliza despues del fin de la misma.
pp=df_aseg[df_aseg["FECHA_CANCELACION"].notna()]
pp[pp["FECHA_CANCELACION"]!=pp["FECHA_FIN"]].head(3)
Out[31]:
Asegurado_Id Poliza_Id FECHA_INICIO FECHA_CANCELACION FECHA_FIN
9234 2461341 123364068 43709 43825.0 43770
10394 45012207 197936354 43709 43784.0 43768
18248 30662011 201582576 43747 43790.0 43777

vemos que algunos usuarios cancelan la poliza despues del fin de la misma.

In [32]:
#vemos que de ella podemos extraer dos variables utiles para el modelo, el tiempo de duracion de la poliza y si la poliza fue cancelada o no.
#convertimos columnas a formato fecha
df_aseg["FECHA_INICIO"]=exceldate(df_aseg["FECHA_INICIO"])
df_aseg["FECHA_FIN"]=exceldate(df_aseg["FECHA_FIN"])
#creamos la columna duracion poliza
df_aseg["DUR_POL"]=(df_aseg['FECHA_FIN']-df_aseg["FECHA_INICIO"]).astype("<m8[D]")+1 #se le suma 1 ya que se cuenta el dia de inicio desde las 00:00 entonces se se acaba la poliza el mismo dia, la duracion seria 1 dia, no 0.
#Creamos la columna cancelacion
df_aseg["CANCEL"]=df_aseg["FECHA_CANCELACION"].apply(reemplazar_numerico)
#Eliminamos la columna FECHA_CANCELACION
df_aseg=df_aseg.drop("FECHA_CANCELACION",axis=1)
#Renombramos la columna asegurado_id
df_aseg.rename(columns={"Asegurado_Id":"Afiliado_Id"},inplace=True)
In [33]:
print("base de datos con el tiempo de duracion de la poliza y si la poliza fue cancelada o no")
df_aseg.head(3)

base de datos con el tiempo de duracion de la poliza y si la poliza fue cancelada o no
Out[33]:
Afiliado_Id Poliza_Id FECHA_INICIO FECHA_FIN DUR_POL CANCEL
0 1213170 113307876 2019-09-01 2019-12-15 106.0 No
1 22248110 195410143 2019-09-01 2019-12-31 122.0 Si
2 7212095 192799506 2019-09-01 2019-12-31 122.0 Si
In [34]:
#se analiza si hay mas de 1 poliza por asegurado
print("Esta base tiene",df_aseg.shape[0],"polizas", "que corresponden a",df_aseg['Afiliado_Id'].nunique(), "afiliados")

Esta base tiene 231520 polizas que corresponden a 225763 afiliados

existen afiliados con mas de 1 poliza

In [35]:
#existen clientes con polizas seguidas, otros con polizas sepradas, y otros con varias polizas al tiempo.
df_aseg[df_aseg.duplicated(subset="Afiliado_Id",keep=False)].sort_values(by='Afiliado_Id', ascending=False)
Out[35]:
Afiliado_Id Poliza_Id FECHA_INICIO FECHA_FIN DUR_POL CANCEL
221985 60975491 191752551 2019-09-01 2019-11-28 89.0 Si
76640 60975491 203954951 2019-11-30 2019-12-31 32.0 No
4999 60750733 126260749 2019-09-01 2019-12-31 122.0 No
212584 60750733 126266526 2019-09-01 2019-12-31 122.0 No
38440 60645652 203353878 2019-12-01 2019-12-31 31.0 No
... ... ... ... ... ... ...
92053 738886 91476427 2019-09-01 2019-10-30 60.0 Si
14897 738886 201222934 2019-10-30 2019-10-31 2.0 Si
22270 738886 202863837 2019-10-31 2019-12-31 62.0 Si
114247 738443 203732930 2019-11-12 2019-12-31 50.0 No
127234 738443 119397955 2019-09-01 2019-11-12 73.0 Si

11166 rows × 6 columns

Distributions

Categorical distributions

2-d distributions

Time series

Values

Faceted distributions

De los clientes con varias polizas, se pueden ver que unos las renuevan se forma inmediata, otros con un tiempo de separacion y otros tienen varias polizas al tiempo, esto ultimo debido posiblemente a que estan a nombre de un solo titular, pero los beneficiarios pueden ser diferentes

Analisis de cancelaciones

Si genera error, dar click en la generacion de graficos de la tabla anterior, despues si ejecutar las lineas de codigo siguientes

In [37]:
import seaborn as sns
_df_3.groupby('CANCEL').size().plot(kind='barh', color=sns.palettes.mpl_palette('Dark2'),title='Cancelaciones')
plt.gca().spines[['top', 'right',]].set_visible(False)
In [38]:
print("Porcentajes de cancelaciones")
((df_aseg['CANCEL'].value_counts()/len(df_aseg))*100).round(2)

Porcentajes de cancelaciones
Out[38]:
No    54.73
Si    45.27
Name: CANCEL, dtype: float64
In [39]:
from matplotlib import pyplot as plt
_df_2['DUR_POL'].plot(kind='hist', bins=20, title='Duracion Poliza (Dias)')
plt.gca().spines[['top', 'right',]].set_visible(False)
In [40]:
#se decide promediar los dias de duracion de las polizas para tener un promedio de dias asegurado por cliente.
df_aseg_prom=df_aseg.groupby("Afiliado_Id")["DUR_POL"].mean().reset_index()
#se cuenta despues, para cada duracion, el numero de usuarios con esta duracion
pd.DataFrame(df_aseg_prom['DUR_POL'].value_counts().reset_index()).head(5).rename(columns={'index': 'Dias_Promedio',"DUR_POL":"Usuarios"}).sort_values(by='Dias_Promedio', ascending=False)
Out[40]:
Dias_Promedio Usuarios
0 122.0 199890
4 92.0 1303
1 61.5 3130
3 31.0 1407
2 1.0 1884
In [41]:
df_aseg_prom['DUR_POL'].plot(kind='hist', bins=20, title='Duracion promedio de poliza en dias')
plt.gca().spines[['top', 'right',]].set_visible(False)
In [42]:
print("Un ",round((199890/len(df_aseg_prom))*100,2),"% de los usuarios, tienen polizas con una duracion de 122 dias, o 4 meses aprox")

Un  88.54 % de los usuarios, tienen polizas con una duracion de 122 dias, o 4 meses aprox

Union de las Bases¶

In [43]:
#Unimos las bd de utilizaciones Medicas y socio demograficos desde el Afiliado_Id.
df_completa = pd.merge(df_utl, df_scd, on='Afiliado_Id', how='left')
df_completa.head(3)
Out[43]:
Fecha_Reclamacion Afiliado_Id Reclamacion_Cd Diagnostico_Codigo Numero_Utilizaciones Valor_Utilizaciones Sexo_Cd FechaNacimiento Regional CANCER EPOC DIABETES HIPERTENSION ENF_CARDIOVASCULAR
0 43766 2668445 R10 9 1 46500 1.0 22999.0 50 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0
1 43738 4370072 R15 9 2 42408 1.0 24071.0 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
2 43766 7567894 R14 N649 1 139376 1.0 28985.0 40 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
In [44]:
#puede haber varios registros por afiliado, es decir, afiliados con varias reclamaciones.
 print("Estas son las reclamaciones para el afiliado ID=2668445\n")
 df_completa.loc[df_completa['Afiliado_Id'] == 2668445]

Estas son las reclamaciones para el afiliado ID=2668445
Out[44]:
Fecha_Reclamacion Afiliado_Id Reclamacion_Cd Diagnostico_Codigo Numero_Utilizaciones Valor_Utilizaciones Sexo_Cd FechaNacimiento Regional CANCER EPOC DIABETES HIPERTENSION ENF_CARDIOVASCULAR
0 43766 2668445 R10 9 1 46500 1.0 22999.0 50 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0
428138 43739 2668445 R10 9 1 55676 1.0 22999.0 50 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0
479193 43719 2668445 R10 9 2 157852 1.0 22999.0 50 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0
625599 43728 2668445 R18 9 6 76455 1.0 22999.0 50 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0
In [45]:
#Dimension de la base
print('La dimensión de los datos es:', df_completa.shape, 'con', df_completa.shape[0], 'registros y ', df_completa.shape[1], 'columnas')
#valores nulos
print("\n       ###valores nulos###\n")
df_completa.isnull().sum()

La dimensión de los datos es: (800232, 14) con 800232 registros y  14 columnas

       ###valores nulos###
Out[45]:
Fecha_Reclamacion          0
Afiliado_Id                0
Reclamacion_Cd             0
Diagnostico_Codigo         0
Numero_Utilizaciones       0
Valor_Utilizaciones        0
Sexo_Cd                 3052
FechaNacimiento         3052
Regional                3052
CANCER                  3052
EPOC                    3052
DIABETES                3052
HIPERTENSION            3052
ENF_CARDIOVASCULAR      3052
dtype: int64
In [46]:
#buscamos los registros con valores nulos(los cuales corresponden a las variables de la base de datos de socio demograficas)
df_completa[df_completa['Sexo_Cd'].isnull()].head(3)
Out[46]:
Fecha_Reclamacion Afiliado_Id Reclamacion_Cd Diagnostico_Codigo Numero_Utilizaciones Valor_Utilizaciones Sexo_Cd FechaNacimiento Regional CANCER EPOC DIABETES HIPERTENSION ENF_CARDIOVASCULAR
407 43337 40522640 R8 9 1 46664 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
608 43697 9871226 R22 I500 1 322148 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
647 43699 48636409 R10 9 1 85312 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
In [47]:
#tomamos un valor de ejemplo, para buscarlo en la base de datos de sociodemograficas y descartar un error en el merge
 df_scd.loc[df_scd['Afiliado_Id'] == 40522640]
 #se puede ver que el origen de estos 3052 valores nulos es debido a que son clientes que utilizaron los servicios, pero no se encuentran en la base de datos demograficos.
print("De un total de ",df_completa.shape[0] ,"registros y ",df_completa['Afiliado_Id'].nunique(),"clientes, " ,df_completa["Sexo_Cd"].isnull().sum() ," registros no tienen datos demograficos. \nEsto corresponde a ", df_completa[df_completa['Sexo_Cd'].isnull()]["Afiliado_Id"].unique().shape[0],"clientes,un ",round((df_completa[df_completa['Sexo_Cd'].isnull()]["Afiliado_Id"].unique().shape[0])/(df_completa.shape[0])*100,2),"%,que al no tener datos completos, seran eliminados de la base de datos")

elim2=df_completa[df_completa["Sexo_Cd"].isnull()]
df_completa=df_completa.drop(elim2.index.tolist())

De un total de  800232 registros y  161748 clientes,  3052  registros no tienen datos demograficos. 
Esto corresponde a  1741 clientes,un  0.22 %,que al no tener datos completos, seran eliminados de la base de datos
In [48]:
#Debido a que nos interesa predecir las utilizaciones y los costos de estas teniendo en cuenta el tipo de diagnostico, eliminamos las filas con diagnostico pendiente o sin diagnostico
df_completa=df_completa[df_completa["Diagnostico_Codigo"]!= "9"].reset_index(drop=True) #Diagnositco pendiente
df_compleya=df_completa[df_completa["Diagnostico_Codigo"]!= "0"].reset_index(drop=True) #Diagnostico pendiente
df_completa=df_completa[df_completa["Diagnostico_Codigo"]!= "-1"].reset_index(drop=True) #sin diagnositco
In [49]:
#pasamos la columna de Fecha de Nacimiento a formato fecha
df_completa["FechaNacimiento"]=exceldate(df_completa["FechaNacimiento"])
#pasamos la columna de Fecha Reclamación a formato fecha
df_completa["Fecha_Reclamacion"]=exceldate(df_completa["Fecha_Reclamacion"])
#creamos columna edad
df_completa["Edad"]=(df_completa['Fecha_Reclamacion']-df_completa["FechaNacimiento"]).astype("<m8[Y]")
df_completa.head(5)
Out[49]:
Fecha_Reclamacion Afiliado_Id Reclamacion_Cd Diagnostico_Codigo Numero_Utilizaciones Valor_Utilizaciones Sexo_Cd FechaNacimiento Regional CANCER EPOC DIABETES HIPERTENSION ENF_CARDIOVASCULAR Edad
0 2019-10-28 7567894 R14 N649 1 139376 1.0 1979-05-10 40 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 40.0
1 2019-12-23 12170310 R14 R529 1 135179 1.0 1979-04-14 40 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 40.0
2 2019-12-09 4512914 R14 Z108 1 61854 1.0 1952-10-26 50 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 67.0
3 2019-08-17 3212499 R14 R072 1 182900 2.0 1965-10-03 50 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 53.0
4 2019-12-10 9055837 R25 S934 1 122053 1.0 1972-04-29 50 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 47.0
In [50]:
#dimension de la base
print('La dimensión de los datos es:', df_completa.shape, 'con', df_completa.shape[0], 'registros y ', df_completa.shape[1], 'columnas')
#valores nulos
print("\n       ###valores nulos###\n")
df_completa.isnull().sum()

La dimensión de los datos es: (100678, 15) con 100678 registros y  15 columnas

       ###valores nulos###
Out[50]:
Fecha_Reclamacion       0
Afiliado_Id             0
Reclamacion_Cd          0
Diagnostico_Codigo      0
Numero_Utilizaciones    0
Valor_Utilizaciones     0
Sexo_Cd                 0
FechaNacimiento         0
Regional                0
CANCER                  0
EPOC                    0
DIABETES                0
HIPERTENSION            0
ENF_CARDIOVASCULAR      0
Edad                    0
dtype: int64
In [51]:
#revisamos el tipo de datos que tenemos en cada variable
df_completa.dtypes
Out[51]:
Fecha_Reclamacion       datetime64[ns]
Afiliado_Id                      int64
Reclamacion_Cd                  object
Diagnostico_Codigo              object
Numero_Utilizaciones             int64
Valor_Utilizaciones              int64
Sexo_Cd                        float64
FechaNacimiento         datetime64[ns]
Regional                        object
CANCER                         float64
EPOC                           float64
DIABETES                       float64
HIPERTENSION                   float64
ENF_CARDIOVASCULAR             float64
Edad                           float64
dtype: object
In [52]:
df_completa_1=df_completa.copy()
In [53]:
#ya que los modelos no son muy buenos interpretando valores de fecha, extraemos de las variables que puedan aportar al modelo
#podemos extraer el mes de la reclamacion, de nacimiento y el año de reclamacion, el año de nacimiento es equivalente a la edad.
df_completa_1["mes_rec"]=df_completa_1["Fecha_Reclamacion"].dt.month
df_completa_1["año_rec"]=df_completa_1["Fecha_Reclamacion"].dt.year
df_completa_1["mes_nac"]=df_completa_1["FechaNacimiento"].dt.month
In [54]:
df_completa_1.head(2)
Out[54]:
Fecha_Reclamacion Afiliado_Id Reclamacion_Cd Diagnostico_Codigo Numero_Utilizaciones Valor_Utilizaciones Sexo_Cd FechaNacimiento Regional CANCER EPOC DIABETES HIPERTENSION ENF_CARDIOVASCULAR Edad mes_rec año_rec mes_nac
0 2019-10-28 7567894 R14 N649 1 139376 1.0 1979-05-10 40 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 40.0 10 2019 5
1 2019-12-23 12170310 R14 R529 1 135179 1.0 1979-04-14 40 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 40.0 12 2019 4
In [55]:
#hacemos un analisis general
df_completa_1.describe()
Out[55]:
Afiliado_Id Numero_Utilizaciones Valor_Utilizaciones Sexo_Cd CANCER EPOC DIABETES HIPERTENSION ENF_CARDIOVASCULAR Edad mes_rec año_rec mes_nac
count 1.006780e+05 100678.000000 1.006780e+05 100678.000000 100678.000000 100678.000000 100678.000000 100678.000000 100678.000000 100678.000000 100678.000000 100678.000000 100678.000000
mean 1.750154e+07 1.024921 1.328091e+06 1.379894 0.075021 0.018852 0.084030 0.193319 0.014879 42.547627 9.416764 2018.995133 6.579541
std 1.531496e+07 0.166663 5.745133e+06 0.485363 0.263427 0.136004 0.277435 0.394903 0.121070 20.169827 1.828264 0.078703 3.471375
min 7.383180e+05 1.000000 3.790000e+02 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -2.000000 1.000000 2015.000000 1.000000
25% 4.734831e+06 1.000000 6.470200e+04 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 31.000000 9.000000 2019.000000 4.000000
50% 1.205593e+07 1.000000 1.482540e+05 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 42.000000 10.000000 2019.000000 7.000000
75% 2.768288e+07 1.000000 6.212400e+05 2.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 57.000000 11.000000 2019.000000 10.000000
max 6.115209e+07 5.000000 5.410007e+08 2.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 102.000000 12.000000 2019.000000 12.000000
In [56]:
#Llama la atencion la variable edad, que tiene un valor minimo negativo, al ser una variable determinante para el modelo y los seguros, se analiza a profundidad.
df_edad=pd.DataFrame(df_completa_1["Edad"].value_counts()).reset_index().rename(columns={'index': 'Edad',"Edad":"Reclamaciones"}).sort_values(by='Edad')
df_edad
Out[56]:
Edad Reclamaciones
104 -2.0 1
75 -1.0 436
21 0.0 1647
46 1.0 925
44 2.0 976
... ... ...
99 98.0 9
102 99.0 4
101 100.0 5
103 101.0 3
100 102.0 6

105 rows × 2 columns

In [57]:
from matplotlib import pyplot as plt
df_edad.plot(kind='scatter', x='Edad', y='Reclamaciones', s=32, alpha=.8, title='Reclamaciones por edad')
plt.gca().spines[['top', 'right',]].set_visible(False)
In [58]:
#se comprueban edades negativas y edades con un valor de 0.
#se validaran estos numeros con una columna de edad_2, calculada apartir de la fecha de nacimiento y la fecha de la reclamacion.
df_completa_1["dias_edad"]=(df_completa_1['Fecha_Reclamacion']-df_completa_1["FechaNacimiento"]).dt.days#.astype("<m8[m]")
df_completa_1["Edad_2"]=df_completa_1["dias_edad"]/365.2425

la variable Edad_2 da como resultado los años en decimas de año, por loq ue algunos valores antes 0, ahora son calores menores a 1, que significan menos de 365 dias/12 meses de edad

In [59]:
#ahora vamos a comprobar las condiciones solo con las variables involucradas en la edad
diag_edad_neg=df_completa_1[["Fecha_Reclamacion","FechaNacimiento","Edad","Edad_2","dias_edad","Diagnostico_Codigo"]][df_completa_1["Edad"]<=-1]
#vamos a remplazar los valores del diagnostico, para encontrar alguna relacion
remp1=dict(zip(df_diag['Diagnostico_Codigo'],df_diag["Diagnostico_Desc"]))
diag_edad_neg["Diagnostico_Codigo"]=diag_edad_neg["Diagnostico_Codigo"].replace(remp1)
pd.set_option('display.max_colwidth', None)
diag_edad_neg
Out[59]:
Fecha_Reclamacion FechaNacimiento Edad Edad_2 dias_edad Diagnostico_Codigo
41 2019-09-06 2019-09-20 -1.0 -0.038331 -14 CARCINOMA IN SITU DE LA GLÁNDULA TIROIDES Y DE OTRAS GLÁNDULAS ENDOCRINAS
593 2019-09-25 2019-10-19 -1.0 -0.065710 -24 DIFICULTAD RESPIRATORIA DEL RECIÉN NACIDO, NO ESPECIFICADA
726 2019-10-30 2019-11-04 -1.0 -0.013690 -5 EXAMEN DE OÍDOS Y DE LA AUDICIÓN
863 2019-11-07 2019-11-29 -1.0 -0.060234 -22 SÍNDROME DE DIFICULTAD RESPIRATORIA DEL RECIÉN NACIDO
1177 2019-10-21 2019-10-25 -1.0 -0.010952 -4 BRONQUIOLITIS AGUDA, NO ESPECIFICADA
... ... ... ... ... ... ...
98729 2019-09-30 2019-10-21 -1.0 -0.057496 -21 DIFICULTAD RESPIRATORIA DEL RECIÉN NACIDO, NO ESPECIFICADA
99515 2019-04-26 2019-05-05 -1.0 -0.024641 -9 OTROS CONTROLES GENERALES DE SALUD DE RUTINA DE OTRAS SUBPOBLACIONES DEFINIDAS
99628 2019-11-26 2019-12-10 -1.0 -0.038331 -14 CONVULSIONES DEL RECIÉN NACIDO
99790 2019-09-28 2019-10-22 -1.0 -0.065710 -24 SEPSIS BACTERIANA DEL RECIÉN NACIDO, NO ESPECIFICADA
100006 2019-12-08 2019-12-20 -1.0 -0.032855 -12 BRONQUIOLITIS AGUDA, NO ESPECIFICADA

437 rows × 6 columns

Vemos como comun diagnosticos relacionados con recien nacido, asi que se va a suponer que la fecha de reclamacion es menor a la de nacimiento, porque la madre ingreso dias antes del nacimiento por algun sintoma o patologia de ella, o del feto/recien nacido, por lo que la edad negativa se remplazara por 1 dia de nacido o

In [60]:
#se remplazan los valores y ademas se elimina registro con edad=-2 ya que no hya ingunindicio de que sea un recien nacido y se considerara como un atipico
df_completa_1.loc[df_completa_1["Edad_2"]<0,"Edad_2"]=1/365.2425
df_completa_1=df_completa_1.drop(df_completa_1[df_completa_1["Edad"]==-2].index)
In [61]:
#ahora analizamos los valores con edades de 0
df_completa_1[df_completa_1["Edad_2"]==0]
#se comprueba que nacen el mismo dia del registro de la reclamacion, su valor sera remplazado por edad de 1 dia.
df_completa_1.loc[df_completa_1["Edad_2"]==0,"Edad_2"]=1/365.2425
In [62]:
pd.DataFrame(df_completa_1["Edad_2"].value_counts()).reset_index().rename(columns={'index': 'Edad',"Edad_2":"Reclamaciones"}).sort_values(by='Edad')
Out[62]:
Edad Reclamaciones
0 0.002738 462
194 0.005476 12
1593 0.008214 8
698 0.010952 10
13 0.013690 16
... ... ...
22830 102.091076 1
22155 102.293682 1
28029 102.299157 1
26688 102.315585 1
21737 102.436053 1

28129 rows × 2 columns

In [63]:
#se elimina la antigua variable Edad y se limitan los decimales de la variable edad_2 a dos decimales
df_completa_2 = df_completa_1.drop(columns=['Edad','dias_edad'])
df_completa_2 = df_completa_2.rename(columns={'Edad_2': 'Edad'})
df_completa_2['Edad'] = df_completa_2['Edad'].round(2)
df_completa_2.head(2)
Out[63]:
Fecha_Reclamacion Afiliado_Id Reclamacion_Cd Diagnostico_Codigo Numero_Utilizaciones Valor_Utilizaciones Sexo_Cd FechaNacimiento Regional CANCER EPOC DIABETES HIPERTENSION ENF_CARDIOVASCULAR mes_rec año_rec mes_nac Edad
0 2019-10-28 7567894 R14 N649 1 139376 1.0 1979-05-10 40 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 10 2019 5 40.47
1 2019-12-23 12170310 R14 R529 1 135179 1.0 1979-04-14 40 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 12 2019 4 40.69
In [64]:
df_completa_2.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 100677 entries, 0 to 100677
Data columns (total 18 columns):
 #   Column                Non-Null Count   Dtype         
---  ------                --------------   -----         
 0   Fecha_Reclamacion     100677 non-null  datetime64[ns]
 1   Afiliado_Id           100677 non-null  int64         
 2   Reclamacion_Cd        100677 non-null  object        
 3   Diagnostico_Codigo    100677 non-null  object        
 4   Numero_Utilizaciones  100677 non-null  int64         
 5   Valor_Utilizaciones   100677 non-null  int64         
 6   Sexo_Cd               100677 non-null  float64       
 7   FechaNacimiento       100677 non-null  datetime64[ns]
 8   Regional              100677 non-null  object        
 9   CANCER                100677 non-null  float64       
 10  EPOC                  100677 non-null  float64       
 11  DIABETES              100677 non-null  float64       
 12  HIPERTENSION          100677 non-null  float64       
 13  ENF_CARDIOVASCULAR    100677 non-null  float64       
 14  mes_rec               100677 non-null  int64         
 15  año_rec               100677 non-null  int64         
 16  mes_nac               100677 non-null  int64         
 17  Edad                  100677 non-null  float64       
dtypes: datetime64[ns](2), float64(7), int64(6), object(3)
memory usage: 14.6+ MB
In [65]:
df_completa_2["Regional"]=df_completa_2["Regional"].astype("int")
In [66]:
print("Regional: \n",df_completa_2["Regional"].value_counts())

Regional: 
  50    63841
 40    15224
 20    10520
 10     9116
 30     1972
-1         4
Name: Regional, dtype: int64
In [67]:
#eliminamos registro sin informacion regional
df_completa_2 = df_completa_2.drop(df_completa_2[df_completa_2["Regional"] == -1].index)
In [68]:
print("Regional: \n",df_completa_2["Regional"].value_counts())

Regional: 
 50    63841
40    15224
20    10520
10     9116
30     1972
Name: Regional, dtype: int64

Exploracion grafica base completa¶

Previas a la exploracion¶

In [69]:
df_completa_3=df_completa_2.copy()
In [70]:
#volvemos a crear columna edad para el analisis
df_completa_3["Edad"]=(df_completa_3['Fecha_Reclamacion']-df_completa_3["FechaNacimiento"]).astype("<m8[Y]")
#ponemos todos los valores iguales o menores a 0 a -1, loq ue significa que la edad es menor a un año
df_completa_3.loc[df_completa_3["Edad"]<=0,"Edad"]=-1
In [71]:
#pasamos diccionario reg a object
df_reg["Regional_Id"]=df_reg["Regional_Id"].astype("int")
In [71]:
In [72]:
#para faciliar analisis grafico, se crea base de datos donde se incorporan los significados de los diagnosticos, reclamaciones, sexo y regional
remp1=dict(zip(df_diag['Diagnostico_Codigo'],df_diag["Diagnostico_Desc"]))
remp2=dict(zip(df_gen['Sexo_Cd'],df_gen["Sexo_Cd.1"]))
remp3=dict(zip(df_reg['Regional_Id'],df_reg["Regional_desc"]))
remp4=dict(zip(df_recl['Reclamacion_Cd'],df_recl["Reclamacion_Desc"]))
df_completa_3["Diagnostico_Codigo"]=df_completa_3["Diagnostico_Codigo"].replace(remp1)
df_completa_3["Sexo_Cd"]=df_completa_3["Sexo_Cd"].replace(remp2)
df_completa_3["Regional"]=df_completa_3["Regional"].replace(remp3)
df_completa_3["Reclamacion_Cd"]=df_completa_3["Reclamacion_Cd"].replace(remp4)
pd.set_option('display.max_colwidth', None)
df_completa_3["Cod_Diagnostico"]=df_completa_2["Diagnostico_Codigo"]
df_completa_3["Cod_Reclamacion"]=df_completa_2["Reclamacion_Cd"]

Exploracion invidiual¶

In [73]:
df_completa_3
Out[73]:
Fecha_Reclamacion Afiliado_Id Reclamacion_Cd Diagnostico_Codigo Numero_Utilizaciones Valor_Utilizaciones Sexo_Cd FechaNacimiento Regional CANCER EPOC DIABETES HIPERTENSION ENF_CARDIOVASCULAR mes_rec año_rec mes_nac Edad Cod_Diagnostico Cod_Reclamacion
0 2019-10-28 7567894 EXAMENES DE DIAGNOSTICO TRASTORNO DE LA MAMA, NO ESPECIFICADO 1 139376 F 1979-05-10 REGIONAL NORTE 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 10 2019 5 40.0 N649 R14
1 2019-12-23 12170310 EXAMENES DE DIAGNOSTICO DOLOR, NO ESPECIFICADO 1 135179 F 1979-04-14 REGIONAL NORTE 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 12 2019 4 40.0 R529 R14
2 2019-12-09 4512914 EXAMENES DE DIAGNOSTICO OTROS CONTROLES GENERALES DE SALUD DE RUTINA DE OTRAS SUBPOBLACIONES DEFINIDAS 1 61854 F 1952-10-26 REGIONAL OCCIDENTE 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 12 2019 10 67.0 Z108 R14
3 2019-08-17 3212499 EXAMENES DE DIAGNOSTICO DOLOR PRECORDIAL 1 182900 M 1965-10-03 REGIONAL OCCIDENTE 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 8 2019 10 53.0 R072 R14
4 2019-12-10 9055837 TRATAMIENTO MEDICO AMBULATORIO POR ACCIDENTES ESGUINCES Y TORCEDURAS DEL TOBILLO 1 122053 F 1972-04-29 REGIONAL OCCIDENTE 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 12 2019 4 47.0 S934 R25
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
100673 2019-10-25 29436599 EXAMENES DE DIAGNOSTICO EMBARAZO CONFIRMADO 1 63240 F 1988-03-27 REGIONAL CENTRO 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 10 2019 3 31.0 Z321 R14
100674 2019-11-09 1304923 EXAMENES DE DIAGNOSTICO INFECCIÓN DE VÍAS URINARIAS, SITIO NO ESPECIFICADO 1 994034 F 1930-01-06 REGIONAL OCCIDENTE 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 11 2019 1 89.0 N390 R14
100675 2019-12-04 13172140 EXAMENES DE DIAGNOSTICO HIPERTENSIÓN ESENCIAL (PRIMARIA) 1 256556 F 1958-09-11 REGIONAL NORTE 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 12 2019 9 61.0 I10X R14
100676 2019-04-30 47260743 TRASLADO EN AMBULANCIA CEFALEA 1 157370 F 2011-03-21 REGIONAL OCCIDENTE 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 4 2019 3 8.0 R51X R22
100677 2019-12-16 15535648 CIRUGIA AMBULATORIA POR ACCIDENTE TRAUMATISMO POR APLASTAMIENTO DE DEDO(S) DEL PIE 1 111147 F 1989-06-15 REGIONAL NORTE 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 12 2019 6 30.0 S971 R4

100673 rows × 20 columns

In [74]:
df_completa_3['Edad'].plot(kind='hist', bins=20, title='Reclamaciones por Edad')
plt.gca().spines[['top', 'right',]].set_visible(False)
In [75]:
df_completa_3.groupby('Regional').size().plot(kind='barh', color=sns.palettes.mpl_palette('Dark2'),title='Reclamaciones por Region')
plt.gca().spines[['top', 'right',]].set_visible(False)
In [76]:
df_completa_3.groupby('Sexo_Cd').size().plot(kind='barh', color=sns.palettes.mpl_palette('Dark2'),title='Reclamaciones por Genero')
plt.gca().spines[['top', 'right',]].set_visible(False)
In [77]:
print("Reclamaciones por genero (%): \n",((df_completa_3["Sexo_Cd"].value_counts()/len(df_completa_3))*100).round(2))

Reclamaciones por genero (%): 
 F    62.01
M    37.99
Name: Sexo_Cd, dtype: float64

El 62% de las reclamaciones son hechas por mujeres

In [78]:
df_completa_3['Numero_Utilizaciones'].plot(kind='hist', bins=20, title='Numero_Utilizaciones')
plt.gca().spines[['top', 'right',]].set_visible(False)
In [79]:
print("Numero_Utilizaciones: \n",df_completa_3["Numero_Utilizaciones"].value_counts())

Numero_Utilizaciones: 
 1    98323
2     2205
3      133
4       10
5        2
Name: Numero_Utilizaciones, dtype: int64

La mayoria de reclamaciones tienen una sola utilizacion.

In [80]:
def _plot_series(series, series_name, series_index=0):
  from matplotlib import pyplot as plt
  import seaborn as sns
  palette = list(sns.palettes.mpl_palette('Dark2'))
  xs = series['Fecha_Reclamacion']
  ys = series['Valor_Utilizaciones']

  plt.plot(xs, ys, label=series_name, color=palette[series_index % len(palette)])

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5.2), layout='constrained')
df_sorted = df_completa_3.sort_values('Fecha_Reclamacion', ascending=True)
_plot_series(df_sorted, '')
sns.despine(fig=fig, ax=ax)
plt.xlabel('Fecha_Reclamacion')
_ = plt.ylabel('Valor_Utilizaciones')

vemos como los reclamos se han hecho en su mayoria despues de 2018 y en general tienen una tendencia a subir su valor en sus valores mas altos o atipicos.

Reporte General¶

In [81]:
# --- Reporte exploratorio del dataset ---
ProfileReport(df_completa_3, title='Reporte exploratorio del dataset final', minimal=True,
              progress_bar=False, interactions=None, explorative=True, dark_mode=True,
              notebook={'iframe':{'height': '600px'}}, html={'style':{'primary_color': '#FFCC00'}},
              missing_diagrams={'heatmap': False, 'dendrogram': False}).to_notebook_iframe()

Conclusiones del reporte:

  • La reclamacion mas frecuente es por examenes diagnosticos, seguido de cirugias ambulatorias.
  • Los diagnosticos mas frecuentes son los relacionados con algun tipo de examen.
  • 50% del valor de las utilizaciones es menor a 148.254.
  • solo un 5% de las reclamaciones tienen un valor superior a los 5.410.000.
  • 31% de las reclamaciones se hicieron en la regional occidente, seguido de un 7,5% de la regional norte. *solo el 7,5% de las reclamaciones son de pacientes con cancer (7553 pacientes)
  • solo el 1,9% de las reclamaciones son de pacientes con EPOC(1898 pacientes).
  • 8,4% de las reclamaciones son de pacientes con diabetes(8460 pacientes).
  • 19,3% de las reclamaciones son de pacientes con hipertension(19463 pacientes).
  • solo el 1,5% de las reclamaciones son de pacientes con efermedades cardiovasculares(1498 pacientes).
  • el mes con mayor numero de reclamaciones presentadas es septiembre, con 23,8% de als reclamaciones, seguido de octubre con 23,6%.
  • el 2.1% de las reclamaciones fueron para pacientes de menos de 1 año.
  • La mitad de las reclamaciones fueron ehchas para pacientes con menos de 42 años.
  • El 5% del total de reclamaciones fueron hechas para pacientes con mas de 75 años
  • Solo 14 reclamaciones fueron hechas para pacientes con 100 años o mas.
  • el diagnostico mas comun fue el examen de laboratorio(17,1%), seguido de "otros controles generales"(9,3%) e hipotiroidismo (4%).
  • la reclamacion mas frecuente fue presentada por examenes de diagnostico(50,3%), seguida de cirugia ambulatoria por enfermedad(17,8%).

Exportar Base para modelo¶

Creacion de la base¶

In [67]:
#Se procede a generar base de datos para utilizacion en el modelo
df_completa_modelo=df_completa_2.drop(columns=["Fecha_Reclamacion","Afiliado_Id","FechaNacimiento"])
In [68]:
df_completa_modelo.head(2)
Out[68]:
Reclamacion_Cd Diagnostico_Codigo Numero_Utilizaciones Valor_Utilizaciones Sexo_Cd Regional CANCER EPOC DIABETES HIPERTENSION ENF_CARDIOVASCULAR mes_rec año_rec mes_nac Edad
0 R14 N649 1 139376 1.0 40 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 10 2019 5 40.47
1 R14 R529 1 135179 1.0 40 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 12 2019 4 40.69

Exportar base para modelo¶

In [ ]:
#exportar final
df_completa_modelo.to_csv("df_completa_modelo.csv",index=False)

Exportar este archivo a HTML¶

1.descargar jpynb manualmente

2.cargar en la raiz del collab

3.ejecutar el siguiente codigo

4.descargar .HTML del entorno

In [ ]:
%%shell
jupyter nbconvert --to html "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Analitica 3 2023-2/Módulo salud/clase 9 nov/clase 9nov.ipynb"